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在AI股票量化交易里，可通过合适方法处理数据缺失和异常值，像缺失值可以用均值、中位数填充等，异常值可采用3σ原则识别剔除。
对于数据缺失，若缺失比例较小，可删除缺失数据，但要注意可能会损失部分有用信息；还可以用均值、中位数、众数来填充缺失值，这能保持数据的整体统计特征。对于时间序列数据，也可采用插值法，如线性插值、样条插值等。对于异常值，可利用统计方法，如3σ原则，找出偏离均值3倍标准差之外的数据点并进行修正或剔除；也可以通过箱线图识别异常值，将处于上下边界之外的数据视为异常。还可以建立模型来预测异常值应有的合理值并进行替换。
在实际操作中，不同方法适用于不同情况，要根据数据特点和交易策略灵活选择。如果想进一步探讨具体操作细节或者了解更多量化交易相关知识，不妨点我头像加微联系我。
对于数据缺失，若缺失比例较小，可删除缺失数据，但要注意可能会损失部分有用信息；还可以用均值、中位数、众数来填充缺失值，这能保持数据的整体统计特征。对于时间序列数据，也可采用插值法，如线性插值、样条插值等。对于异常值，可利用统计方法，如3σ原则，找出偏离均值3倍标准差之外的数据点并进行修正或剔除；也可以通过箱线图识别异常值，将处于上下边界之外的数据视为异常。还可以建立模型来预测异常值应有的合理值并进行替换。
在实际操作中，不同方法适用于不同情况，要根据数据特点和交易策略灵活选择。如果想进一步探讨具体操作细节或者了解更多量化交易相关知识，不妨点我头像加微联系我。
发布于2025-4-18 11:18 广州
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